基于测量方案的光电经纬仪布站优化模型

高精度实时外测数据是实施安全控制和数字引导的重要信息源,而布站几何对外测系统的精度有重要影响。为提高光电经纬仪的实时弹道解算精度,本文提出一种基于测量方案的布站优化模型。通过直接建立实时测量方案和布站模型之间的关系,提高实时测量精度和减小方案间的精度差异。采用高效的多目标寻优算法获得了最佳布站方案。常规布站优化模型结果比较,该优化模型的实用性强,能够显著提高实时弹道的解算精度。     

基于遗传算法的复杂多峰函数优化

从传统的搜索、优化方法入手，分析了遗传算法对复杂、多峰函数优化的有效性；简单介绍了遗传算法；并归纳出从优化问题转化到用遗传算法求解的转化思路；最后，通过对一个多峰函数优化的遗传算法求解，验证了此方法在全局优化、鲁棒性等方面的更有效性。     

基于遗传算法的协作优化方法研究

多学科设计优化技术是国内外迅速发展的一门学科,而协作优化方法是多学科设计优化技术中最常用的一种有效的分布式并行优化方法.然而,标准的协作优化方法很难收敛到系统的最优解,而且对初始点的选择非常敏感,不同的初始点可能收敛到不同的解.遗传算法是一种成熟的智能寻优算法,具有很强的全局搜索能力.本文正是为提高协作优化的可靠性和鲁棒性,将遗传算法引入协作优化框架,并且对传统遗传算法进行相应的改进以适用于协作优化框架.算例证明本文提出的基于遗传算法的协作优化方法行之有效,消除了标准协作优化可能收敛不到系统最优解及对初始点敏感的缺陷.     

基于遗传算法的航材周转件多周期库存优化

为了应对航材需求和降低成本,针对航材周转件库存优化问题,建立了一个考虑需求预测的多周期优化实例模型。根据模型特点采用遗传算法（GA）进行求解。用某航空公司航材周转件库存实际数据进行了优化计算,计算结果表明,基于遗传算法的多周期优化在基本满足航材需求的同时可降低总库存成本。     

基于多目标遗传算法的再入飞行器气动布局优化

本文采用多目标遗传算法来确定再入飞行器气动布局优化问题的Pareto最优解集，并和传统的多目标优化方法（加权和方法、约束法）进行比较。通过计算表明，多目标遗传算法能够在一次运行中搜索到优化问题的近似Pareto最优解集，这为飞行器设计得进行目标折衷决策提供了充分的依据。     

基于多目标遗传算法的大型客机总体参数优化

在大型客机总体参数设计的基础上,提出总体参数优化的问题。建立多目标优化的数学模型,采用多目标遗传算法对大型客机的总体参数进行优化设计。考虑只对一个目标函数进行优化的单目标优化问题,设计程序进行单目标优化的计算。比较单目标优化和多目标优化的结果,分析两种优化方法的差异。算例表明,采用单目标优化在提升优化目标性能的同时会牺牲其他目标函数的总体性能,而多目标优化能兼顾各个目标函数的需求,并使整体达到最优。     

基于遗传算法的机载武器调度优化

针对航母机载武器弹药调度存在的过程复杂、不确定性强、涉及因素多等特点,建立了现阶段机载武器弹药调度模型。通过设计编码方案,选择适应度函数,设定交叉、变异操作建立了基于遗传算法的调度优化模型,并通过 Matlab软件进行了仿真验证。结果表明,该优化过程可在一定程度上缩短调度总时间,提高调度效率。     

基于遗传算法的航空备件费用优化研究

航空备件费用直接影响航空备件保障概率,而备件保障概率又直接影响到备件延误时间,进一步影响到维修保障及装备的战备完好性,因而如何利用好有限的备件费用,得到较大的战备完好率是一个重要的研究课题。本文推导了战备完好率与备件费用之间的函数关系,并利用遗传算法对航空备件优化模型求解进行了阐述。     

基于精英保留遗传算法的连续结构多约束拓扑优化

采用遗传算法对应力、位移及结构约束下的连续体结构进行拓扑优化。通过在遗传算法中引入精英保留的进化策略,保证算法的收敛性,改善优化结果。优化过程中,利用精英保留遗传算法进行结构优化,通过基于ANSYS软件的有限元技术进行结构的建模和分析。算例分析表明所提出的方法是合理、有效的。该方法可用于复杂工程结构的初始设计,并能够提供多种初始设计方案。      

基于Kriging的多目标遗传算法

为了提高多目标优化问题的求解效率,提出了一种新的处理约束多目标优化问题的基于Kriging的多目标遗传算法(MOKGA)。MOKGA采用物理规划法将多目标优化转化为单目标优化,然后构建目标函数的考虑约束的EI(Expected Improvement)模型,并采用遗传算法进行求解。六峰值驼背函数和一个导弹多目标多学科设计优化问题用于MOKGA算法性能的测试。结果表明,与理论解相比,MOKGA算法有很好的优化结果;与NSGA II相比,MOKGA有很快的收敛性。     

基于遗传算法的大展弦比复合材料机翼结构优化设计

结构减重是飞机设计的一个重要目标,采用复合材料代替金属材料以及对结构进行优化设计可以达到减重的效果。针对一个大展弦比复合材料机翼,采用遗传算法,通过Matlab调用Patran进行建模分析,以结构强度、刚度为约束条件,同时对翼梁位置和复合材料铺层进行优化设计;根据实际工艺要求建立复合材料铺层库,以解决复合材料铺层变量过多的问题。结果表明:本文提出的优化方法有效,对工程设计有较大的指导意义;复合材料铺层库在其他涉及复合材料铺层优化的问题中也具有广泛的应用前景。     

风扇转子的气动优化设计研究

风扇转子气动优化设计是结合CFD、遗传算法和风扇特性的跨学科自动设计方法,这种设计较少依赖经验,能实现多目标和多设计参数组合的优化设计。先研究了四个关键技术：具有耗时少、计算较准确的叶片通道流场数值计算方法;具有良好寻优能力的数值最优化方法;三维叶片造型的参数化方法;以气动性能为目标的多目标函数构建方法。再将上述四个关键技术模块整合,构建简易的气动优化设计软件。三维叶片优化算例证明了该软件的设计能力,其设计结果较满意、设计效率较高、设计周期短。     

基于遗传算法的航空发动机PI控制器参数优化方法

P ID控制器参数整定与优化一直是自动控制领域研究的问题。采用遗传算法进行的PID参数整定与优化是一种全局最优且与初值无关的优化方法。本文结合某型航空发动机,利用遗传算法对发动机单变量及双变量P I控制器参数进行优化。仿真结果表明:该方法对PI参数整定具有比较好的综合控制性能,不失为一种具有较好实用价值的航空发动机P I控制器参数整定与优化方法。      

基于分解策略的SSO发射轨道遗传全局优化设计

提出了基于轨道分解优化和遗传算法（GA）的SSO发射轨道优化设计策略。针对多个轨道段相互耦合问题,基于分解优化策略,将整个发射轨道设计问题分解为两个轨道段设计问题。为了高效可靠地获得全局最优解,对基本遗传算法进行了改进。首先提出了基于多变异操作等改进措施的改进遗传算法;此外,结合遗传算法的全局搜索特性和Powell算法的局部搜索特性,设计了一种串行混合遗传算法。一个二级SSO运载火箭的计算结果表明,轨道分解优化策略确保了问题的成功求解,改进遗传算法和混合遗传算法均可稳定地获得全局最优解,但是混合算法更有效地提高了GA性能。     

基于混沌遗传算法优化神经网络方法的救护直升机效能评估与指标优化研究

采用遗传算法与神经网络相结合的方法研究救护直升机的效能评估,建立了评估指标与效能评估值的非线性关系,克服了传统线性评估方法的不足,结果表明GA-BP算法能够很好地评估救护直升机效能,并保持了很高的精确度;同时,采用BP-GA算法对救护直升机的指标进行了优化,结果同样表明该方法可以有效地优化救护直升机的指标.     

基于遗传算法的机器人负载重力补偿优化算法研究

航空航天装配领域,利用安装在机器人末端的六维力传感器来感知外力是实现工业机器人柔顺装配的关键技术之一,而负载的存在会干扰对外力的感知.针对工业机器人末端负载的重力补偿,提出一种基于遗传算法的重力补偿优化算法.此方法以误差平方和最小为目标建立了最优解模型,利用遗传算法求解,最终可以在不使用测量仪器的情况下,估计力传感器安...     

基于混合遗传算法的飞机转运集装箱布局优化设计

针对采用集装箱对战损飞机实施地面转运时的空间布局问题,构造了二维链表,利用混合遗传算法进行了优化设计,并以某型飞机的实际数据为例进行了计算和方案验证,结果表明,该方法提高了集装箱空间利用率,节省了成本,有一定的实用价值。     

基于DDS技术的雷达多普勒频率模拟器

介绍了两种采用直接数字合成(DDS)技术的雷达目标多普勒频率模拟器,在26位数字控制字的控制下,模拟器可以相参地产生高分辨率的多普勒频率信号。     

遗传算法在雷达吸波涂层多目标优化设计中的应用

本文利用遗传算法实现了雷达吸波涂层的多目标优化设计.首先对目标函数进行合理设计,同时基于Pareto最优概念,采用非劣分层遗传算法(NSGA)进行多目标优化.对具体实例的优化结果表明,该方法利用共享函数和小生境技术,可以使优化结果均匀的收敛于Pareto域附近.同传统优化方法相比,该方法物理意义明确,对决策者来说更具科学性、针对性和实用价值.     

基于遗传算法的起落架布局设计技术

起落架布局是飞机概念设计阶段十分重要的一环。本文基于遗传算法原理进行起落架布局设计,利用设计中的限制条件和设计经验,确定起落架布局参数的设计空间,通过遗传算法的并行计算,依据目标函数快速高效地确定起落架布局设计的最优方案。